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提出了一种动态层次灰阶序列分析的灰色靶关联环境污染贡献权重动态预测算法,进行复杂环境海洋污染动态预测及相关监测实验和仿真研究,对环境监测数据进行分类和关联匹配,不需要人工干预即可计算污染物污染贡献程度权重值,根据计算模型对整体海域水域状况进行模拟分析。监测数据仿真实验表明模型可以准确预测海洋的污染状况,对污染区域污染源进行定位,对海洋整体的污染情况进行评判,为海洋环境保护提供有力的数据分析支持与科学的决策。 相似文献
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财政收支趋势预测具有重要应用价值.本文建立了财政收入回归支持向量机的时闻预测模型,并以贵州地方财政收入为例,对采集到的数据进行归一化处理后,分别采用RBF核函数和Linear核函数的支持向量机和时问序列模型对数据进行应用,以1980-2001年的数据为拟合数据,以2002-2007年的数据为预测数据,比较相对误差,得出采用径向量核函数的支持向量机回归预测的结果准确度高. 相似文献
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传统支持向量机应用于财务困境预测时,需要求解复杂的二次规划问题,求解难度大。而最小二乘支持向量机模型可以将二次规划问题变成一个线性方程组来求解,有效降低了模型求解的难度。尤其是将遗传算法应用于最小二乘支持向量机模型参数和核参数的优化时,显著提高了模型预测的正确率。本文从沪深两市随机抽取了2002年-2007年252家A股上市公司作为研究样本,并把研究样本分为两组,对这两组样本数据分别进行了短期及中长期预测。实证结果表明,基于遗传算法的最小二乘支持向量机模型的预测效果不但好于传统统计类Logit模型,也优于传统支持向量机模型。短期预测效果显著优于中长期预测效果,训练样本数直接影响到模型的预测效果,二者呈正相关关系。 相似文献
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基于支持向量回归机的广西物流需求预测 总被引：2，自引：0，他引：2
传统的区域物流需求预测方法往往具有预测精度不高、数据处理效果不佳等不足,而基于支持向量回归机(SVR)的预测模型正好弥补其不足.基于SVR预测模型,以1985-2008年广西货运量为面板数据,选择合适的核函数及参数,并与灰色及一元回归预测方法相对比,发现其预测精度很高,预测值也吻合广西总体经济发展要求. 相似文献
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交直流(AC/DC)配电系统中的负荷类型更加多样化和复杂化,因此负荷变化规律也更加难以掌握,精确的负荷预测对AC/DC配电系统的调度非常重要.针对神经网络、灰色理论和支持向量机等传统的短期负荷预测方法存在的预测精度不高的问题,本文采用改进集成学习算法对传统的预测方法进行改进,提出了一种基于浅层神经网络的梯度提升算法(GBSNN)以及基于长短期记忆网络的极度梯度提升(XGBLSTM)算法.同时,本文采用Huber函数作为预测模型的损失函数,该函数对异常的负荷数据具有很强的鲁棒性,可以有效减小模型的泛化误差.最后通过仿真分析证明本文提出的基于GBSNN和XGBLSTM的短期负荷预测方法比其他方法具有更高的预测精度,在AC/DC配电系统负荷预测中具有更好的效果. 相似文献
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面对网络电子交易中,各种诈骗信息层出不穷,交易风险越来越大。为了保证网络交易的安全,促进电子商务的快速发展。提出了支持向量机的电子商务交易风险预测方法。支持向量机可以利用电子商务完成交易过程中积累的各项有效数据,对未来的数据进行预测,准确评估在未来交易中,不同等级客户面临的交易风险。通过实验对提出的电子商务预测风险方法进行校验表明:该方法能够对不同的网络交易行为安全性进行较好的预测,预测精度较高,克服传统方法的缺陷,更适合当前的网络交易行为。 相似文献
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滑动平均回归预报法在企业产量的预测中具有较好的预测效果,而对企业产量的预测要进行大量的数值运算,手工运算是不可取的.采用计算机进行辅助运算可以提高运算的效率、精度和可靠性,另外可以提供一个操作简便,数值描述多样化的分析环境,方便技术人员进行数据的分析和预测并做出相应的生产计划.系统对设备改造及投入相对稳定的企业进行产量预测时有较好的实际效果和参考价值.实际反馈也与预测比较一致. 相似文献
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永磁同步电机是当今非常重要的机电转换设备,在工业制造和人们的日常生活中都起着重要作用.传统永磁电机绕组开路故障诊断存在诊断不及时、效率低下、易误判断等缺点.本文提出一种基于灰色预测模型的永磁同步电机驱动系统绕组开路故障智能诊断策略,该方法采集等时间间隔的若干位电流数据构成灰色预测模型的原始序列,并将原始序列代入灰色预测的数学模型来预测下一时刻的电流数据,以此来判断是否故障并反馈故障信号.与传统永磁电机绕组开路故障诊断相比,本故障诊断策略可靠性高,不需要额外的传感器,可以快速准确地诊断永磁同步电机绕组开路故障,并判断故障位置. 相似文献
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自2011年起,雾霾一词逐渐走进人们的生活,对人们的身体健康产生了很大的影响,特别是雾霾成分复杂,可以诱发多种疾病产生,于是,有效预测雾霾发生情况,提前应对采取预防措施十分必要,于是我们需要建立一套有效准确的雾霾预测模型,但雾霾成分复杂,数据维数高、不平衡,传统的预测模型在处理此类数据时极易发生误判或陷入"维数灾难"。针对上述问题,本文提出了一种基于二分法自动搜寻偏向参数的DAP聚类与支持向量描述SVDD相结合的建模方法,利用长春地区空气质量数据以及大气污染数据训练模型,预测长春地区未来24小时雾霾发生情况。实验表明,该模型预报准确率达到86.7%,比传统预测模型准确率提高11.3%,建模时间缩短6.13s,因此提出的模型能够较为准确预测出长春第二天雾霾发生情况。 相似文献
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随着互联网时代的不断发展,大数据呈爆发式增长,急剧增加的大数据为社会发展提供便利的同时也带来了挑战.大数据的存储、分析与深度挖掘直接影响到数据的利用价值,因此云计算应运而生.云计算具有较高的服务性,通过云计算技术可以将大数据进行分类及有效提取,过滤掉无用信息,并拥有巨大的空间对数据进行储存.云计算对数据的处理运用为决策者提供有效的数据支持,决策者根据数据分布与走势预测事物未来的发展方向,提高决策的正确率.在云计算的基础上,各类具有专业性与个性化的数据处理工具相继出现,其中数据立方的开发与运用提高了数据处理的效率与实效性,为用户提供更加优质的服务,促进云计算技术的进一步发展. 相似文献
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以黑龙江省1996-2004年城镇建设用地和特殊用地为基础数据,科学预测其需求量.结果表明,利用灰色-马尔可夫模型预测省城建设用地需求量是可行的,能够为全国新一轮省级土地利用总体规划(2005-2020)的编制及建设用地预测方法提供决策依据和理论支持. 相似文献
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智能电网的—个重要特征是通过高精度的用电量预测进行电能智能调配,用电量信息的精确预测是电网智能化的关键指标.针对用电量数据非线性的特点,提出了一种基于粒子群优化的PSO-CV-SVR模型.该模型基于支持向量回归机原理,以粒子群算法和交叉验证的思想优化模型参数.将该模型应用于江苏省全社会用电量的预测分析,结果表明该模型优于BP-神经网络方法,提高了预测的精度. 相似文献
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<正>随着科技的发展使用新技术并适应使工业进入了新时代。大数据、新设备、连接、定制、和受控生产促进产生了工业4.0.为满足德国“第四次工业革命”中宣布的创新和变革需求所创建的术语。大量的数据使这一代信息的关键,这些信息可以进行预测或对预测性决策进行协助。Lee等人在2013提出了“制造业需要转变为预测制造业”的观点促进了我们的研究。预测性维护（PdM）是依靠历史数据、模型和领域知识的。它可以通过统计学或机器学习模型预测趋势、行为和相关性,通过提前预测暂未出现的故障,进而改善维护活动的决策过程,通过此种方法来避免停机时间。 相似文献
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以2002~2004年间受到监管部门处罚的上市公司为研究对象,经检验样本数据不服从正态分布及协方差矩阵不相等,故将粗糙集理论与遗传算法相结合,利用粗糙集方法具有不需要满足统计假设和遗传算法可以有效简化判别规则的特点,构建了符合上市公司数据实际情况的违规行为预警模型。实证结果显示该集成模型对上市公司发生违规行为的预测精度为82.00%,预警效果较好。 相似文献
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一、回归分析在销售预测中的应用销售预测在企业管理中的重要作用,愈来愈为人们所重视,人们迫切的需要一些简便、准确的预测方法。在预测诸种方法中,回归分析具有可靠性高,适用范围广的特点。它不仅可以处理经营管理方面的统计数据,而且可以处理科学实验方面的数据,不但可应用于预 相似文献
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改进神经网络与小波分析结合的电力负荷预测方法研究及应用 总被引：1，自引：0，他引：1
本文充分考虑神经网络与小波分析的结合建立改进神经网络与小波分析结合的电力负荷预测模型,系统的不同输入数据通过不同的子模块预测,最终以预测结果初始化作为出口.输出的结果可以通过判断模块后再次作为负荷预测子系统的部分输入数据重复预测.实例结果表明该方法具有很高的预测精度和较强的适应能力. 相似文献
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提出了一种能够提高负荷预测精度的方法。在对历史电网运行数据进行处理时引入大数据挖掘技术,并且使用了支技向量机来进行电力系统短期负荷的预测新方式,对基于粒子群优化的支持向量算法进行了改进,提出基于相似日聚类的支持向量机的方法以对电网的负荷状态进行预测。以湘潭市的电力负荷数据为测试数据,进行两种算法结果的对比。结果表明:本文的算法在对比中具有较大的优势,数据预处理在预测的精度上有着非常重要的关联。 相似文献